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Singular 现已全面支持 Meta AMM（高级移动衡量）功能，可显著提升 Facebook 和 Instagram 等 Meta 系平台的归因精度与速度。
效果营销资深从业者应该还记得 Meta 的 AMM 功能 —— 它可以提供逐行级别的数据，使应用安装归因衡量既快速又精准。经过数年停摆，Meta AMM 现已正式回归，并与应用广告生态系统全面接轨，这对获客专家无疑是重大利好。
任何广告主都可接受 Meta 的 AMM 条款，通过 MMP（移动归因平台）集成获取行级数据。AMM 数据将包含点击与浏览数据，适用于安装和再互动场景，同时整合 Advanced AEM 的洞察数据。此前通过 Advanced AEM 获取的数据点，现在均可在行级数据层面查看。
AMM 将助您实现更高效的增长策略构建，包括：
- ROAS（广告支出回报率）建模
- 用户群组分析
- 增量效果测试
- 创意素材优化
- 多触点归因模型
需要注意的是，该功能设有访问和使用场景限制。您需要为每个应用单独启用并接受 Meta AMM 条款。Meta 通过AMM 共享的数据仅限用于内部效果衡量、归因分析和广告系列优化。
禁止将 AMM 数据用于：
- 广告受众群体创建
- 跨平台重定向投放
- 构建跨平台用户画像
- 与第三方共享数据
尽管如此，对移动营销人员而言，依然具有里程碑意义。相比过去的聚合数据，您现在能基于单次广告活动/创意构建更精准的 ROAS 曲线，按设备类型、地区、操作系统版本或广告活动追踪 LTV 曲线，并据此优化资源分配。您还可以开展包含对照组实验的增量测试，验证多次广告触达是否带来更高参与度或变现收益。
从实际操作层面来看，您将获得更快速的数据反馈，更精细的数据信号，以便进行极细粒度的出价调整，助力更明智的投放规模决策。
这对高 LTV 的应用尤为宝贵 —— 例如 RPG 游戏、健身/健康订阅应用，或金融科技应用，这些场景下首日 ROAS 往往难以预测用户的真实价值。
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